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World File Search System网络攻击
关于萨福克县2021-2022网络攻击的报告
11特别委员会了解到，萨福克郡地方检察官办公室已发表公开声明，确认正在调查指控，即前县行政部门的成员在离开办公室的前夕删除了萨福克县的数据。据了解，作为特别委员会对网络攻击的调查的一部分作证的证人可能与地方检察官的调查有关。2024年6月26日，特别委员会与前副县长丽莎·布莱克（Lisa Black）举行了听证会。在听证会上，布莱克女士被问及她对可能数据破坏的知识。根据律师的建议，布莱克女士拒绝回答大多数问题。参见前首席副县行政长官丽莎·布莱克（Lisa Black）的证词，于2024年6月26日，第63-64、74页。特别委员会认识到，相关证据可能被删除，而未提供给该委员会。如果是这样，对此类证据的否认可能影响了这项调查的结论和建议。
风险管理场景 #8 网络攻击场景
场景：在工作中心进行常规操作时，各办公室成员开始遇到网络问题。一封群发电子邮件通知他们来自我们知名对手之一的网络攻击，该邮件将发送到每个成员的电子邮箱。飞行队长目前正在吃午饭，由于连接问题无法联系到他。其余成员应如何应对？
俄罗斯军事网络攻击者瞄准美国及全球关键基础设施
美国联邦调查局 (FBI)、网络安全和基础设施安全局 (CISA) 以及国家安全局 (NSA) 评估发现，自至少 2020 年以来，隶属于俄罗斯总参谋部情报局 (GRU) 第 161 专科训练中心 (29155 部队) 的网络行为者就负责针对全球目标进行计算机网络行动，以进行间谍活动、破坏活动和损害声誉。GRU 29155 部队网络行为者早在 2022 年 1 月 13 日就开始针对多个乌克兰受害组织部署破坏性的 WhisperGate 恶意软件。这些网络行为者与其他已知且更成熟的 GRU 附属网络组织（例如 26165 部队和 74455 部队）是分开的。
备份并迅速运行：Haefele克服了网络攻击
2023年2月，国际制造商和家具配件，电子锁定系统和照明解决方案的供应商Haefele成为严重勒索软件攻击的受害者。该公司总部位于纳戈尔德（Nagold），巴登 - 瓦尔滕伯格（Baden-Württemberg），被迫关闭其整个IT系统并脱机。因此，在全球范围内，运营变得停滞不前。dell Technologies事件响应和恢复团队被迅速引入，与Haefele的危机团队一起，他们合作协调了整个时钟工作以恢复其IT系统的流程，团队和第三方。行动取得了成功：Haefele能够在几个月内返回38个国家的150个地点的正常业务运营。今天，公司安全在公司中的重要性比以往任何时候都高。今天，公司安全在公司中的重要性比以往任何时候都高。
研究文章使用网络威胁智能预测并避免未来的网络攻击
这项研究评估了网络威胁智能（CTI）在预测和减轻网络威胁方面的效率，这在当今的业务中很重要。组织忍受网络攻击并抗击网络犯罪，这威胁了商业风险。cti是对这些风险的积极主动方法，因为它提供了有关潜在网络犯罪的最佳方法和相关信息。本评论文章分析了上下文中的文献，以发现差距并包括道德研究实践。这项系统的研究可能会决定威胁情报如何改善网络安全知识并通过检查可评估信息来消除网络威胁。它可以指导开发新的威胁情报影响方法和框架。通过基于系统评价的定性方法，对研究目标进行了评估，分析和解释。Prisma图表也用于描述排除和包含研究标准，以确保正确的数据收集。结果在主题分析中介绍，同时检查了文章的可靠性，质量和有效性。作者使用归纳研究来得出主要的研究结论。使用观测或数据，归纳询问会产生假设或概括。威胁情报可能会大大提高组织预期和预防网络威胁的能力。文献强调，威胁信息可以改善事件响应，确定新威胁并加强网络安全。组织应不断培训和教育网络安全人员，以增加威胁情报利用率。指导事件响应，威胁情报分析和新兴威胁趋势。CTI帮助公司平稳发展并实现其目标。
外层空间网络攻击 - 伦理 + 新兴科学小组
Patrick Lin 博士是加州州立理工大学伦理 + 新兴科学组主任，也是该校的哲学教授。他还是美国国家空间委员会用户咨询小组 (UAG) 的成员，并且隶属于斯坦福法学院、捷克科学院、世界经济论坛、奥雷利亚研究所、For All Moonkind、AIAA 等。曾就职于斯坦福工程学院、美国海军学院、达特茅斯学院、冰岛大学（富布赖特专家）、新美国安全中心、新美国基金会、联合国裁军研究所、人工智能百年研究等。林教授在技术伦理方面著作颇丰，包括网络、空间开发、人工智能、机器人、军事系统、生物工程、材料科学等。Keith Abney，ABD，是加州州立理工大学圣路易斯奥比斯波分校伦理 + 新兴科学组高级研究员，也是哲学系高级讲师；他教授和出版有关技术和生物医学伦理的文章，包括太空安全与战争、太空殖民与定居、人类增强、人工智能、机器人等。他共同编辑了《人类对外星球殖民》特别期刊版，以及《机器人伦理》（麻省理工学院出版社，2012 年）和《机器人伦理 2.0》（牛津大学出版社，2017 年）等书籍，并共同撰写了关于自主军事机器人、军事人类增强、人工智能伦理和网络攻击的资助报告。他还是阿罗约格兰德社区医院生物伦理委员会成员。Bruce DeBruhl 博士是加州理工大学圣路易斯奥比斯波分校计算机科学与软件工程系和计算机工程系副教授。他还是 SRI International 的高级计算机科学家。他的教育目标是为不同学生创造机会，让他们获得安全和隐私方面的实践经验。这包括教授隐私工程、网络安全、软件安全、二进制利用、硬件安全和网络安全政策等专业和非专业课程。DeBruhl 博士的研究兴趣包括无线安全、网络物理安全、位置隐私、汽车安全和网络物理系统的恶意软件。他在卡内基梅隆大学硅谷分校获得了电气和计算机工程博士和硕士学位，在凯特琳大学获得了电气工程学士学位。Kira Jorgensen Abercromby 博士是加州理工大学圣路易斯奥比斯波分校航空航天工程系的教授。她教授过多门轨道力学、航天器控制和航天器环境对航天器的影响课程。在加入加州理工大学之前，Abercromby 博士在位于德克萨斯州休斯顿的 NASA 约翰逊航天中心的轨道碎片计划办公室工作。她的研究兴趣包括人造空间碎片、轨道测定和空间环境对航天器的影响。她获得了博士和硕士学位
使用机器学习模型在物联网中检测僵尸网络攻击
僵尸网络在全球处理计算机网络的安全性时非常关注。机器人通过其恶意活动很容易攻击网络基础架构。有必要减轻和控制机器人的威胁级别，因此需要先进技术来预测其发生。机器学习在这方面提供了更大的支持，具有从物联网设备中处理大量数据的能力以及预测受过训练数据的潜在攻击的鲁棒性。被监督（DT和RF）和无监督的学习（深度学习）都用于研究攻击的预测。沿着性能指标比较了各种机器学习模型的结果（混淆矩阵，ROC曲线）。结果表明，与无监督模型相比，在研究数据集中有监督的学习表现更好。
应对网络攻击并从中恢复（报告 12
我们审计的实体都有管理网络事件的计划，但都有改进的空间。他们的计划并不总是能很好地与风险管理战略相结合，没有纳入网络保险要求，而且不是为应对各种威胁而设计的。由于政府机构不断变化（政府职能重组），一家实体很难整合其计划。一些实体还需要更明确角色和职责以及如何升级对网络事件的响应。只有一个实体测试了其事件响应计划，所有实体都需要做更多工作以确保他们能够在网络危机中有效沟通。一些实体对其关键系统和信息资产没有最新和完整的了解——这是网络安全的重要起点。
通过基于AI的反应系统来解决网络攻击
摘要 - 不可否认，信息技术（IT）的使用正在当今世界经历指数增长。这种数字化转型也引起了许多安全挑战，尤其是在Cybercrime领域。应对这些不断增长的威胁，公共部门和私营部门优先考虑了IT安全措施的加强。鉴于安全的问题越来越大，人工智能（AI）在网络安全景观中占据了重要性。 本文对AI驱动的威胁响应系统的最新进展进行了全面的调查。 据我们所知，最近涵盖AI反应域的最新调查是在2017年进行的。 从那时起，已经发表了大量文献，因此值得审查。 在对艺术反应系统状态的全面调查中，已经确定了五个具有多个值的关键特征，从而促进了不同作品之间的均匀比较。 此外，通过对文章收集的细致方法，该领域中的22个最相关的出版物已被选择。 然后，这些出版物中的每个出版物都使用所识别的功能进行了详细的分析，这允许生成全面的概述，从而揭示了论文之间的重要关系。 在论文中进一步阐述了这些关系，并确定了文献中潜在的差距，这可能指导未来的贡献。鉴于安全的问题越来越大，人工智能（AI）在网络安全景观中占据了重要性。本文对AI驱动的威胁响应系统的最新进展进行了全面的调查。据我们所知，最近涵盖AI反应域的最新调查是在2017年进行的。从那时起，已经发表了大量文献，因此值得审查。在对艺术反应系统状态的全面调查中，已经确定了五个具有多个值的关键特征，从而促进了不同作品之间的均匀比较。此外，通过对文章收集的细致方法，该领域中的22个最相关的出版物已被选择。然后，这些出版物中的每个出版物都使用所识别的功能进行了详细的分析，这允许生成全面的概述，从而揭示了论文之间的重要关系。在论文中进一步阐述了这些关系，并确定了文献中潜在的差距，这可能指导未来的贡献。总共确定了七个研究挑战，指出了这些潜在的差距，并通过具体建议提出了可能的发展领域。
使用机器学习检测网络攻击和网络攻击
互联网和计算机网络已成为组织和日常生活的重要组成部分。新的威胁和挑战已经出现在无线通信系统上，尤其是在网络安全和网络攻击方面。必须监视和分析网络流量以检测恶意活动和攻击。最近，机器学习技术已用于检测网络攻击。在网络安全中，已经利用了机器学习方法来处理重要问题，例如入侵检测，恶意软件分类和检测，垃圾邮件检测和网络钓鱼检测。因此，有效的自适应方法（例如机器学习技术）可以产生较高的检测率，较低的误报率以及便宜的计算和传输成本。我们的主要目标是检测网络安全性和网络攻击，例如ID，网络钓鱼和XSS，SQL注入。本研究的拟议策略是利用深神网络的结构来进行检测阶段，这应该在攻击的早期阶段说明攻击的存在系统。